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数据工程介绍 数据工程介绍 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台(下文简称“平台”)为用户提供的一站式数据处理与管理功能,旨在通过系统化的数据获取、加工、发布等过程,确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持,帮助用户高效管理和处理数据,提升数据质量和处理效率,为大模型开发提供坚实的数据基础。
数据工程使用流程 高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基,它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据,才能提取出有价值的信息,从而更好地支持模型训练。因此,数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节,成为数据开发中不可或缺的重要步骤。
entials.csv文件,包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面,获取“I
拓展信息包括“数据集属性”与“数据集版权”: 数据集属性。可以给数据集添加行业、语言和自定义信息。 数据集版权。训练模型的数据集除用户自行构建外,也可能会使用开源的数据集。数据集版权功能主要用于记录和管理数据集的版权信息,确保数据的使用合法合规,并清晰地了解数据集的来源和相关的版权授权。通过填写这些
Agent应用实践 低代码构建多语言文本翻译工作流
AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。
cts”,其中{Endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。 响应示例如下,例如,对话机器人服务部署的区域为“cn-north-4”,响应消息体中查找“name”为“cn-north-4”,其中projects下的“id”即为项目ID。
APIG.0201 Backend timeout. 请求超时。 请检查原调用请求是否过于频繁,如果是并发过大,可以通过重试机制解决,在代码里检查返回值,碰到这个并发错误可以延时一小段时间(如2-5s)重试请求;也可以后端检查上一个请求结果,上一个请求返回之后再发送下一个请求,避免请求过于频繁。
如图3,为Token认证方式的请求Header参数填写示例。 图3 配置请求参数 在Postman中选择“Body > raw”选项,参考以下代码填写请求Body。 { "messages": [ { "content": "介绍下长江,以及长江中典型的鱼类"
如图3,为Token认证方式的请求Header参数填写示例。 图3 配置请求参数 在Postman中选择“Body > raw”选项,参考以下代码填写请求Body。API参数说明详见《API参考》文档。 { "name": "test-task624", "input":
姿态估计 图片+json 由图片文件和对应的标注文件构成,图片支持jpg、jpeg、png、bmp格式,标注文件为json格式。 基于开源COCO人物关键点标注格式对数据集进行标注,需包含annotations,train,val文件夹,annotations文件夹下用train
模型安全:通过模型动态混淆技术,使模型在运行过程中保持混淆状态,有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全:通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全,增强自身防护能力,以抵御外部安全攻击。 父主题: 大模型概念类问题
"temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 综上,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。对于接口,您可以从响应消息部分看到返回参数及参数说明。 父主题: 如何调用REST API
网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目为单位进行授权,用户可以访问您账号
保障全量一次性升级。 滚动升级:部分实例资源空出用于滚动升级,逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时,系统会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后,需重新启动该部署任务,升级模式即为重启的方式。 修改部署配置
荐模型。 例如,基模型算法池中有5个LightGBM(LGB)模型,且推荐模型数量设置为5,这意味着系统将在基模型池中的5个LightGBM模型之外,推荐5个不同的模型。最终,系统将使用10个模型进行训练,其中5个是LightGBM模型,另外5个是推荐的不同模型。 日期列名 日期
保障全量一次性升级。 滚动升级:部分实例资源空出用于滚动升级,逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时,系统会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后,需重新启动该部署任务,升级模式即为重启的方式。 修改部署配置
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保障全量一次性升级。 滚动升级:部分实例资源空出用于滚动升级,逐个或逐批停止旧版本并启动新版本。滚动升级时可修改实例数。选择缩实例升级时,系统会先删除旧版本,再进行升级,期间旧版本不可使用。 图1 升级模式 升级配置后,需重新启动该部署任务,升级模式即为重启的方式。 修改部署配置